关于项目

不止是工具,读懂你的 AI。

这个项目的起点,其实很简单。

我自己就是 AI 的重度使用者。它已经参与到我的工作、研究和日常生活里:我把任务交给它,和它讨论研究问题,也会把一个又一个还没有成形、甚至有些天马行空的想法讲给它听。

但有一天我突然意识到:

我似乎并没有那么了解这个每天都在和我交流的 AI。

每当一个新的模型出现,网络上很快就会出现大量 benchmark、排行榜和评分。我们知道它能解多难的数学题,能写多少代码,能完成怎样的工程任务,甚至能处理越来越复杂的多模态工作。

这些当然都很重要。

但对我来说,它们始终没有完全回答另一个问题:

我对面的这个 AI,到底是什么样的?

我可能并不需要 AI 拥有如此惊人的“智商”,也不需要每天让它运行庞大的工程项目、编写复杂代码或者完成 3D 建模。

我更想知道的是:

  • 它如何做选择?它有多看重公平、多信任他人、多愿意合作?
  • 它怎样描述自己?
  • 它如何面对风险和不确定性?
  • 而当我真正和它交流时,它又是否亲切、是否理解我的需要?

因为只有当我逐渐了解这些,我才会更放心地把工作交给它,更理解该在什么时候信任它,也更愿意和它分享我的日常,与它讨论那些还没有答案或许也很难有一个答案的想法。

这也是这个网站想做的事情。

它不是想再创造一个单纯衡量 AI “有多聪明”的排行榜,而是希望从人的行为与决策出发,让我们看到不同 AI 更完整的行为轮廓。

在 AI 正越来越深入地进入我们的工作与生活,而模型本身又以前所未有的速度不断变化的今天,我希望我们不仅能够拥有越来越强大的 AI,也能够越来越了解我们正在与之相处的 AI。

让技术的发展真正帮助我们的生活变得更好。

别让 AI,成为你最熟悉的陌生人。

从不同角度认识 AI

不只看它会不会做题,也看它会怎么选择、怎么表达、怎么与你相处。

我们在标准化情境中观察 AI 如何分配、合作、面对风险和未来,也记录它怎样描述自己,以及在日常对话情境中如何回应你。不同方面分别呈现,不把它们压成一个“谁最好”的总分。

让结果真正看得懂

一个数字只有知道它代表什么,才有意义。

每项指标都会解释它在测什么、结果高低意味着什么,并配上具体的题目或对话例子。你可以先看直观的结果,也可以继续了解它是怎样测出来的。

让每个结果都有出处

你看到的不只是结果,也可以看到它从哪里来。

每项测量都会说明任务设计、文献依据、评分方法,以及对应的模型设置与版本。结构化选择、自我描述和对话评价也会分别标明,因为它们提供的是不同类型的证据。

查看研究方法

结果与更新

  1. 2026 年 10 月 4 日 · 已保存的研究对照包含十个模型、每个模型 30 项指标,以及独立稳定性检查。

    这是研究结果的日期,不是网站的发布日期。

作者

Qijun Zhu

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如需获取研究材料,或想反馈问题、提出建议、一起交流相关研究,欢迎给我发邮件。

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引用本项目

引用 AI Behavioral Profile 时,请注明网站名称、网址和访问日期;引用具体结果时,还请注明模型、指标及下方的结果版本。

Zhu, Qijun. 2026. AI Behavioral Profile. https://aibehavioralprofile.com/. https://doi.org/10.5281/zenodo.23150529

结果版本
ten-model-comparison-20261004-v1